1. Экология как наука. Положение экологии в системе наук о природе
 Скачать 1.32 Mb.
|
Свойства систем
Структура системы - это устойчивая упорядоченность ее элементов и связей. - Структура есть форма представления некоторого объекта в виде составных частей. - Структура - это множество всех возможных отношений между подсистемами и элементами внутри системы. - Под структурой понимается совокупность элементов и связей между ними, которые определяются, исходя из распределения функций и целей, поставленных перед системой. - Структура системы - это то, что остается неизменным в системе при изменении ее состояния, при реализации различных форм поведения, при совершении системой операций и т.п. ФУНКЦИЯ системы (от лат. functio - исполнение, совершение) характеризует проявление ее свойств в данной совокупности отношений и представляет собой способ действия системы при взаимодействии с внешней средой. Другими словами, функция - это ПОВЕДЕНИЕ системы в некоторой среде. Структура системы формируется средой. Поведение - характер движения системы к цели. Классы динамических систем с различным поведением:
Самоорганизация систем Состояние - все значение характеристик в системе, важных для целерассмотрения. Процесс - набор состояний системы, соответствующих упорядоченному, непрерывному или дискретному изменению некоторого параметра, определяющего характеристики системы. Процесс движения системы во времени отражает динамику системы. 7. Сложная система. Пять принципов усложнения поведения системы. Сложная система — система, состоящая из множества взаимодействующих составляющих (подсистем), вследствие чего сложная система приобретает новые свойства. По Растригину[2], строгое определение сложной системы ещё не найдено, но к некоторым чертам сложной системы (как объекта управления) относятся: Отсутствие математического описания или алгоритма, «Зашумлённость», выражающаяся в затруднении наблюдения и управления. Обусловлена не столько наличием генераторов случайных помех, сколько большим числом второстепенных (для целей управления) процессов, «Нетерпимость» к управлению. Система существует не для того, чтобы ей управляли, Нестационарность, выражающаяся в дрейфе характеристик, изменении параметров, эволюции во времени, Невоспроизводимость экспериментов с ней. Американский экономист Кеннет Боулдинг предложил шкалу сложности систем, состоящую из девяти уровней[3][4].
 Определить, что такое "сложная система" на структурном уровне не представляется реалистичным, хотя большинство биологов интуитивно убеждены, что все экосистемы имеют морфологически сложное строение. Б.С. Флейшман [1978, 1982] предложил пять принципов усложняющегося поведения систем, представленных на схеме и позволяющих оценить функциональную сложность: Сложность поведения систем первого уровня определяется только законами сохранения в рамках вещественно-энергетического баланса (такие системы изучает классическая физика). Особенностью систем второго уровня является появление обратных связей; определяющим для них становится принцип гомеостаза, что и задает более сложное их поведение (функционирование таких систем изучает кибернетика). Еще более сложным поведением обладают системы третьего уровня, у которых появляется способность "принимать решение", т.е. осуществлять некоторый выбор из ряда вариантов поведения ("стимул – реакция"). Так, Н.П. Наумов [1963] показал, что возможен опосредованный через среду обитания обмен опытом между особями, поколениями одного вида и разными видами, т.е., по существу, обмен информацией. Системы четвертого уровня выделяются по наличию достаточно мощной памяти (например, генетической) и способности осуществлять перспективную активность или проявлять опережающую реакцию ("реакция – стимул") на возможное изменение ситуации – эффект преадаптации (см., например, [Кулагин, 1980]). Наконец, пятый уровень сложности объединяет системы, связанные поведением интеллектуальных партнеров, предугадывающих многоходовые возможные действия друг друга. Этот тип поведения имеет отношение, в основном, к социальным аспектам взаимодействия "Человек – Природа" (хотя на практике встречается лишь в партиях хороших шахматистов). Наконец, все свойства сложных систем делятся на простые (аддитивные; например, биомасса некоторого сообщества) и сложные (неаддитивные; например, устойчивость экосистемы). 8. Основные принципы системологии: иерархической организации, несовместимости, контринтуитивного поведения. Аналитический принцип или принцип разложения (еще название – принцип диакоптики) является, пожалуй, одним из центральных в системологии и в науке вообще. Он состоит в переносе системного подхода и всех иных методов к составным частям объектов и процессов, т.е. к спуску на нижние этажи иерархии путем расчленения, разбиения, декомпозиции, разрыва связей, разъединения объектов и последующих попыток решения вероятно более простых задач, результаты которых потом будут использованы на последующих этапах. При разложении объектов, процессов и знаний о них выделяются более однородные и простые части, места взаимодействия, соединения – узлы, определяются виды связей, появляются изолирующие оболочки, полюса, узы, узлы, выявляются внешние и внутренние (относительно оболочек) источники и движущие силы, влияю¬щие факторы, которые порождают наблюдаемые и скрытые изменения. При разложении выявляются роли и взаимная дополнительность различающихся частей. Повторное применение аналитического принципа порождает последовательным дроблением "иерархию вглубь", которая заканчивается неразложимыми (при данном системном анализе) элементарными объектами и процессами, а предельный уровень дробления мы назвали выше базисом системного анализа. Ясно, что аналитическое разбиение превращает непрерывную систему в дискретную, чаще не саму систему, а ее модельное представление. Так как повторение разбиения имеет всеобщий характер, то это положение оформляется в виде принципа системной иерархии. Привлечение этого, принципа к решению разнообразных проблем предметных областей позволило получить фундаментальные результаты, начиная с числовых иерархий в арифметике и кончая глубокими мировоззренческими представлениями. В иерархических моделях материальных и духовных явлений очевидным образом вводятся горизонтальные – на одном уровне иерархии и вертикальные, межуровневые связи и отношения. Исходя из представленных целей, выбирается уровень изучения, детальность исследований, масштаб представления, по возможности, адекватно отражающий целевые различия и сходства явлений. Так, для определения границ живого на современном уровне знаний бессмысленно спускаться на внутриатомный уровень, на котором камень и человек не различимы. Иерархии:  А - физическая В - геологическая С - биологическая D - социальная Е – техническая На примере этого принципа хорошо иллюстрируются отказ от редукцио- низма как методологии изучения сложных систем и возможность использования редукции как метода Принцип несовместимости Л.Заде (1974): чем глубже анализируется реальная сложная система, тем менее определенны наши суждения о ее поведении. Иными словами, сложность системы и точность, с которой ее можно анализировать, связаны обратной зависимостью. Несовместимость "простоты" модели и точности предсказания поведения описываемой ею сложной системы хорошо подметил и А.А.Самарский (1979, с. 28): "...исследователь постоянно находится между Сциллой усложненности и Харибдой недостоверности. С одной стороны, построенная им модель должна быть простой в математическом отношении, чтобы ее можно было исследовать имеющимися средствами. С другой стороны, в результате всех упрощений она не должна утратить и «рациональное зерно»,существо проблемы" Принцип контринтуитивного поведения Дж.Форрестера (1974,1978): дать удовлетворительный прогноз поведения сложной системы на достаточно большом промежутке времени, опираясь только на собственный опыт и интуицию, практически невозможно. Это связано с тем, что наша интуиция "воспитана" на общении с простыми системами, где связи элементов практически всегда удается проследить. Контринтуитивность поведения сложной системы состоит в том, что она реагирует на воздействие совсем иным образом, чем это нами интуитивно ожидалось. Остальные принципы относятся к моделям сложных систем и составляют, собственно, основу конструктивной системологии. 9.Основные принципы системологии: принцип множественности моделей, Принцип множественности моделей В.В.Налимова (1971): для объяснения и предсказания структуры и (или) поведения сложной системы возможно построение нескольких моделей, имеющих одинаковое право на существование. Принцип осуществимости Б.С.Флейшмана (1978, 1982): позволяет отличить модели сложных систем от обычных математических моделей. Математические модели требуют только указания необходимых и достаточных условий существования решения (логическая непротиворечивость: что есть на самом деле?). Модели конструктивной математики дополнительно к этому требуют указания алгоритма нахождения этого решения (например, путем полного перебора всех возможных ситуаций; как надо это сделать?). Системология рассматривает только те модели, для которых этот алгоритм осуществим, т.е. решение может быть найдено с заданной вероятностью р0 за время t096 (р0,t0-осуществимость; преодоление сложности или ответ на вопрос: что мы можем сделать?). Иными словами, принцип осуществимости может быть сформулирован следующим образом: мы не надеемся на везение и у нас мало времени. Принцип формирования законов: постулируются осуществимые модели, а из них в виде теорем выводятся законы сложных систем. При этом законы касаются имеющих место или будущих естественных и искусственных систем. Они могут объяснить структуру и поведение первых и индуцировать построение вторых. Таким образом, законы системологии носят дедуктивный характер и никакие реальные явления не могут опровергнуть или подтвердить их справедливость. Последнее утверждение следует понимать так (Флейшман, 1982, с. 21): несоответствие между экспериментом над реальной сложной системой и законом может свидетельствовать лишь о несоответствии реальной системы тому классу осуществимых моделей, для которых выведен закон; с другой стороны, соответствие эксперимента закону никак не связано с его подтверждением (он в этом не нуждается, будучи дедуктивным) и позволяет "оставаться" исследователю в рамках принятых при выводе закона допущений и гипотез. Принцип рекуррентного объяснения: свойства систем данного уровня иерархической организации мира выводятся в виде теорем (объясняются), исходя из постулируемых свойств элементов этой системы (т.е. систем непосредственно нижестоящего уровня иерархии) и связей между ними. Например, для вывода свойств экосистемы (биоценоза) постулируются свойства и связи популяций, для вывода свойств популяций - свойства и связи особей и т.д. 10. Методы научного исследования в экологии(наблюдения, эксперимент, моделирование) Научным наблюдением (Н.) называют восприятие предметов и явлений действительности, осуществляемое с целью их познания. В акте Н. можно выделить: 1) объект; 2) субъект; 3) средства; 4) условия; 5) систему знания, исходя из которой задают цель Н. и интерпретируют его результаты Эксперимент (Э.) есть непосредственное материальное воздействие на реальный объект или окружающие его условия, производимое с целью познания этого объекта. В Э. обычно выделяют следующие элементы: 1) цель; 2) объект экспериментирования; 3) условия, в которых находится или в которые помещается объект; 4) средства Э.; 5) материальное воздействие на объект. Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя. 11.Полевые наблюдения. Программа полевых исследований в экологии. Полевые экологические исследования обычно подразделяются на маршрутные, стационарные, описательные и экспериментальные. Маршрутные методы используются для выяснения присутствия тех или иных жизненных форм организмов, экологических групп, фитоценозов и т. п., их разнообразия и встречаемости на исследуемой территории. Основными приемами являются: прямое наблюдение, оценки состояния, измерение, описание, составление схем и карт. К стационарным методам относятся приемы длительного (сезонного, круглогодичного или многолетнего) наблюдения за одними и теми же объектами, требующие неоднократных описаний, замеров, измерений наблюдаемых объектов. Стационарные методы включают полевые и лабораторные методики. Характерным примером стационарного метода является мониторинг (наблюдение, оценка, прогноз) состояния окружающей среды. Описательные методы являются одними из основных в экологическом мониторинге. Прямое, непосредственное наблюдение за изучаемыми объектами, фиксирование динамики их состояния во времени и оценка регистрируемых изменений позволяют прогнозировать возможные процессы в природной среде. Экспериментальные методы объединяют различные приемы прямого вмешательства в обычное, естественное состояние исследуемых объектов. Производимые в эксперименте наблюдения, описания и измерения свойств объекта обязательно сопоставляются с его же свойствами в условиях, не задействованных в эксперименте (фоновый эксперимент). Для современных экологических исследований характерно то, что они основываются на количественной оценке изучаемых объектов и явлений. Например, при изучении растительных сообществ проводятся описания пробных площадей и учетных площадок, оценка хозяйственной роли сообществ, оценка площади выявления (т. е. минимальной площади, на которой выявляются все наиболее существенные особенности изучаемого сообщества), геоботаническое картирование и т. д. При экологическом изучении животных анализируются закономерности миграций и размещения популяций, а также многие другие показатели: частота встречаемости, обилие, доминирование, биомасса, продукция, удельная продукция. 12.Эксперимент в экологии. Существенные компоненты и ключевые особенности проектирования. Анатолий 12) Экология имеет свою специфику – объектом ее исследования служат не единичные особи, а группы особей, популяции и их сообщества, то есть биологические макросистемы. Многообразие связей, формирующихся на уровне биологических макросистем, обуславливает разнообразие методов экологических исследований. наблюдения не могут дать вполне точного ответа, например, на вопрос, какой же из факторов среды определяет характер жизнедеятельности особи, вида, популяции или сообщества. На этот вопрос можно ответить только с помощью эксперимента, задачей которого является выяснение причин наблюдаемых в природе отношений. В связи с этим, экологический эксперимент, как правило, носит аналитический характер. Экспериментальные методы позволяют проанализировать влияние на развитие организма отдельных факторов в искусственно созданных условиях и, таким образом, изучить все разнообразие экологических механизмов, обуславливающих его нормальную жизнедеятельность. На основе результатов аналитического эксперимента можно организовать новые полевые наблюдения или лабораторные эксперименты. Выводы, полученные в лабораторном эксперименте, требуют обязательной проверки в природе. Это дает возможность глубже понять естественные экологические отношения популяций и сообществ. Эксперимент в природе отличается от наблюдения тем, что организмы искусственно ставятся в заданные условия, при которых можно строго дозировать тот или иной фактор и точнее, чем при наблюдении, оценить его влияние. Эксперимент может носить и самостоятельный характер. Например, результаты изучения экологических связей насекомых дают возможность установить факторы, влияющие на скорость развития, плодовитость, выживаемость ряда вредителей (температура, влажность, пища). В экологическом эксперименте трудно воспроизвести весь комплекс природных условий, но изучить влияние отдельных факторов на вид, популяцию или сообщество вполне возможно. Примером экологических экспериментов широких масштабов могут служить исследования, проводимые при создании лесозащитных полос, при мелиоративных и различных сельскохозяйственных работах. Знание при этом конкретных экологических особенностей многих растений, животных и микроорганизмов позволяют управлять деятельностью тех или иных вредных или полезных организмов. Эксперимент требует активного вмешательства исследователя для получения информации. Это может послужить созданию спец условий для проведения эксперемента. Ключевые особенности экспериментирования в экологии 1)Сначала необходимо определить – чем манипулировать и что определить. Манипуляции должны быть реальными и действие на организм должно учитываться 2)Правильно поставленный эксперимент требует контроля и повторения. 3)Контроль определяет , есть ли ответы на манипуляции и зависят ли они от экспериментатора 4)Эксперименты в экологии необходимо проводить длительное время и при этом отслеживать характер и типы прямого воздействия 5)Прежде чем поставить эксперимент нужно хорошо выучить объект манипуляции 6) Иметь терпение , делать исследование точно, обращая особое внимание на действующие методики, не смотря на долготу проведения эксперимента 13. Математическое моделирование в экологии. Суть метода заключается в том, что с помощью математических символов строится абстрактное упрощенное подобие изучаемой системы. Затем, меняя значение отдельных параметров, исследуют, как поведет себя данная искусственная система, т. е. как изменится конечный результат. Модели строят на основании сведений, накопленных в полевых наблюдениях и экспериментах. Чтобы построить математическую модель, которая была бы адекватной, т. е. правильно отражала реальные процессы, требуются существенные эмпирические знания. Отразить все бесконечное множество связей популяции или биоценоза в единой математической схеме нереально. Однако, руководствуясь пониманием, что в надорганизменных системах имеется внутренняя структура и, следовательно, действует принцип «не все связи существенны», можно выделить главные связи и получить более или менее верное приближение к действительности. В построении математических моделей сложных процессов выделяются следующие этапы. 1. Прежде всего, те реальные явления, которые хотят смоделировать, должны быть тщательно изучены: выявлены главные компоненты и установлены законы, определяющие характер взаимодействия между ними. Если неясно, как связаны между собой реальные объекты, построение адекватной модели невозможно. На этом этапе должны быть сформулированы те вопросы, ответ на которые должна дать модель. Прежде чем строить математическую модель природного явления, надо иметь гипотезу о его течении. 2. Разрабатывается математическая теория, описывающая изучаемые процессы с необходимой детальностью. На ее основе строится модель в виде системы абстрактных взаимодействий. Установленные законы должны быть облечены в точную математическую форму. Конкретные модели могут быть представлены в аналитической форме (системой аналитических уравнений) или в виде логической схемы машинной программы. Модель природного явления есть строгое математическое выражение сформулированной гипотезы. 3. Проверка модели – расчет на основе модели и сличение результатов с действительностью. При этом проверяется правильность сформулированной гипотезы. При значительном расхождении сведений модель отвергают или совершенствуют. При согласованности результатов модели используют для прогноза, вводя в них различные исходные параметры. |